İnteraktif Geri Bildirim MCP Sunucusu ile 500 Adet Daha Fazla Cursor Premium İsteği Nasıl Alınır

Eğer bir Cursor Premium kullanıcısıysanız, muhtemelen 500 hızlı istek limitine beklenenden daha çabuk ulaşmanın verdiği hayal kırıklığını yaşamışsınızdır. Bir an verimli bir kodlama akışındayken, bir sonraki an korkulan "500 hızlı istek limitinize ulaştınız" mesajına bakakalırsınız. Ya size, istek verimliliğinizi etkili bir şekilde ikiye katlamanın ve o 500 isteği 1000 gibi hissettirmenin bir yolu olduğunu söyleseydim?

Sır, İnteraktif Geri Bildirim MCP Sunucusunda yatıyor – Cursor'ın yapay zeka asistanının sizinle etkileşim şeklini dönüştüren, boşa giden API çağrılarını önemli ölçüde azaltan ve her isteğin değerini maksimize eden güçlü bir araç. Bu kapsamlı eğitimde, Cursor Premium aboneliğinizden her damla değeri sıkıp çıkarmak için bu ezber bozan MCP sunucusunu nasıl kuracağınızı ve optimize edeceğinizi keşfedeceğiz.

500 Cursor Premium İsteğiniz Neden Bu Kadar Hızlı Tükeniyor?

Çözüme dalmadan önce, Cursor kullanıcılarının aylık 500 isteklerini neden bu kadar çabuk tükettiğini anlayalım.

Cursor Premium kullanıcıları birkaç kısıtlamayla karşılaşır:

• Çoğu abonelik katmanı için ayda 500 hızlı istek
• İsteklerin ne zaman sıfırlandığına dair net bir gösterge yok
• Limitler aşıldığında kuyruk süreleri
• Kodlama oturumu sırasında üretkenlik kesintisi

Birçok geliştirici, aylık tahsisatlarının tamamını düzenli kullanımda sadece 10-15 günde tükettiğini bildiriyor, bu da hizmetin profesyonel geliştiricilerden çok hobicilere daha uygun hissettirmesine neden oluyor.

Neden İnteraktif Geri Bildirim MCP Sunucusuna İhtiyacınız Var?

Özünde, 500 isteğinizin (veya limitiniz ne olursa olsun) 800, 1000 veya daha fazla gibi davranmasını sağlıyorsunuz, çünkü her etkileşimin kalitesi ve başarı oranı önemli ölçüde artıyor.

İnteraktif Geri Bildirim MCP Sunucusu, Model Bağlam Protokolü (MCP) aracılığıyla Cursor ile çalışan basit ama güçlü bir araçtır. Yapay zeka etkileşimlerinize "döngüde insan" yaklaşımını getirir. Cursor'ın yapay zekasının varsayımlarla ilerlemesi ve değerli isteklerinizi tüketen hatalar yapması yerine, bu sunucu yapay zekanın şunları yapmasını sağlar:

• Büyük değişiklikler yapmadan veya büyük kod blokları oluşturmadan önce onay ister.
• Karmaşık işlemler sırasında geri bildiriminizi talep eder, böylece onu yönlendirebilirsiniz.
• Devam etmeden önce talimatlarınızı doğru anladığını doğrular.
• Her etkileşimi maksimum doğruluk ve alaka düzeyi için optimize eder.

Bunu yaparak, yapay zekanın yanlış yola gitmesini engellersiniz, yanlış veya istenmeyen çıktılara harcanacak istekleri kurtarırsınız.

MCP Feedback Enhanced Kurulumu İçin Adım Adım Kılavuz

MCP Feedback Enhanced sunucusunu Cursor ile çalıştırmak için bu adımları izleyin. Bu kılavuz, Minidoracat/mcp-feedback-enhanced çatalından kaynaklanan, hem GUI hem de Web UI'yi destekleyen geliştirilmiş sürüme atıfta bulunmaktadır.

Ön Koşullar

Başlamadan önce şunlara sahip olduğunuzdan emin olun:

• Aktif bir Cursor Premium aboneliği.
• uv (bir Python paketleme aracı) yüklü. Yüklü değilse, pip ile yükleyin: pip install uv.
• Sisteminizde Git yüklü (doğrudan uvx komutuna tercih ediliyorsa geliştirici kurulumu için).
• Komut satırı kullanımına temel aşinalık (macOS/Linux'ta Terminal, Windows'ta Komut İstemi/PowerShell).
• Sisteminizde yazılım kurulumu için gerekiyorsa yönetici izinleri.

Adım 1: MCP Sunucusunu Kurun ve Test Edin

Başlamanın en hızlı yolu, MCP sunucusunun en son sürümünü çalıştırmak için uvx kullanmaktır. Bu komut, temel kullanım için manuel klonlamaya gerek kalmadan sunucuyu indirecek ve çalıştıracaktır.

Komut satırı arayüzünüzü açın ve çalıştırın:

# Quick test (this will run the server and exit after the test)
uvx mcp-feedback-enhanced@latest test

Bu komut, sunucunun sisteminizde çalışabildiğinden emin olmanıza yardımcı olur. Sunucu ortamınızı (yerel, SSH, WSL) otomatik olarak algılar ve uygun arayüzü (Qt GUI veya Web UI) seçer.

Daha kalıcı/geliştirici kurulumu için:

Depoyu klonlayın:

git clone https://github.com/Minidoracat/mcp-feedback-enhanced.git

Sunucunun dizinine geçin:

cd mcp-feedback-enhanced

Bağımlılıkları yükleyin:

uv sync

Adım 2: MCP Feedback Enhanced Sunucusunu Çalıştırın

Geliştirici kurulumunu yaptıysanız, komut satırınızda mcp-feedback-enhanced dizininde olduğunuzdan emin olun.

Sunucuyu Cursor ile gerçek kullanım için çalıştırmak amacıyla, genellikle Cursor içindeki MCP yapılandırmasına (bkz. Adım 3) güveneceksiniz, bu da komutu çağıracaktır.

Belirli arayüzlerin bağımsız testi için:

• Qt GUI'yi Test Edin (yerel ortamlar için):

uvx mcp-feedback-enhanced@latest test --gui

• Web UI'yi Test Edin (uzak/WSL için, otomatik sürekli çalıştırma):

uvx mcp-feedback-enhanced@latest test --web

Sunucu, Cursor'ın MCP yapılandırması aracılığıyla çalıştırıldığında, gerektiğinde başlayacaktır. Cursor çağırdığında sunucunun erişilebilir olması gerektiğini unutmayın. uvx komutu yürütmeyi yönetir.

Adım 3: Cursor'ı MCP Sunucusunu Kullanacak Şekilde Yapılandırın

Cursor'ı açın ve mcp-feedback-enhanced sunucusunu kullanacak şekilde yapılandırın.

Cursor Ayarlarına Erişin: Komut paleti için Cmd + Shift + P (macOS) veya Ctrl + Shift + P (Windows/Linux) tuşlarına basın, ardından "Cursor Settings" yazın ve seçin.

"MCP" (Model Bağlam Protokolü) bölümüne gidin.

MCP Sunucu Yapılandırmanızı ekleyin veya değiştirin, örneğin:

Temel Yapılandırma:

{
    "mcpServers": {
        "mcp-feedback-enhanced": {
        "command": "uvx",
        "args": ["mcp-feedback-enhanced@latest"],
        "timeout": 600,
        "autoApprove": ["interactive_feedback"]
        }
    }
}

Gelişmiş Yapılandırma (örneğin, Web UI'yi zorlamak veya hata ayıklama modunu etkinleştirmek için):

{
  "mcpServers": {
    "mcp-feedback-enhanced": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-feedback-enhanced@latest"],
      "timeout": 600,
      "env": {
        "FORCE_WEB": "true",  // or "false"
        "MCP_DEBUG": "false" // or "true"
      },
      "autoApprove": ["interactive_feedback"]
    }
  }
}

Bu JSON yapılandırmasını Cursor'daki ilgili ayarlar alanına yapıştırın.

Adım 4: Cursor'da Özel İsteminizi Yapılandırın

Geri bildirim sunucusunu etkili bir şekilde kullanmak ve yapay zeka etkileşimlerini yönetmek için yapay zeka asistanınızın kurallarını güncelleyin. Cursor'ın ayarlarında "Prompts" veya "Custom Prompts" alanını bulun. Bu kuralları içerecek şekilde özel isteminizi ekleyin veya değiştirin:

# MCP Interactive Feedback Rules
1. During any process, task, or conversation, whether asking, responding, or completing stage tasks, must call MCP mcp-feedback-enhanced.
2. When receiving user feedback, if feedback content is not empty, must call MCP mcp-feedback-enhanced again and adjust behavior based on feedback.
3. Only when user explicitly indicates "end" or "no more interaction needed" can you stop calling MCP mcp-feedback-enhanced, then the process is complete.
4. Unless receiving end command, all steps must repeatedly call MCP mcp-feedback-enhanced.
5. Before completing the task, use the MCP mcp-feedback-enhanced to ask the user for feedback.

(Bu istemi, ne zaman onay istemesi gerektiği konusunda kararlı olacak şekilde uyarlayın. Ne kadar çok onay isterse, istenmeyen çıktılara o kadar az istek harcayabilirsiniz.)

Adım 5: Yapılandırmayı Test Edin ve Gözlemleyin

1. Cursor'daki MCP sunucu yapılandırmanızın kaydedildiğinden emin olun.
2. Değişiklikleri uygulamak için Cursor'ı tamamen yeniden başlatın.
3. Yeni bir sohbet veya düzenleme oturumu açın ve yapay zekaya bir kodlama görevi atayın.
4. Gözlemleyin: Yapay zeka artık uygun noktalarda onayınızı veya geri bildiriminizi istemek için mcp-feedback-enhanced sunucusunu kullanmalıdır. Geri bildirim aracı aracılığıyla yapılan her etkileşim, yapay zekayı yönlendirmeye yardımcı olur, yanıtlarının kalitesini potansiyel olarak artırır ve geliştirme iş akışınızı daha verimli hale getirir.

mcp-feedback-enhanced entegre ederek, yapay zeka destekli geliştirmenize açık geri bildirim döngüleri getirmiş olursunuz. Bu yaklaşım şunları hedefler:

• Yanlış Anlamaları Azaltın: Adımları sizinle onaylamak, yapay zekanın yanlış varsayımlarla ilerlemesini önleyebilir.
• Çıktı Kalitesini Artırın: Yinelemeli geri bildirim, yapay zeka tarafından oluşturulan kodu ve önerileri iyileştirmeye yardımcı olur.
• İş Akışı Verimliliğini Artırın: Birden çok potansiyel açıklama mesajını doğrudan geri bildirim etkileşimlerinde birleştirin.
• İstek Kullanımını Optimize Edin: Yapay zekayı daha doğrudan yönlendirmek, daha üretken etkileşimlere yol açabilir ve istek kotanızı daha etkili hale getirebilir.

mcp-feedback-enhanced sunucusunu kurmak küçük bir başlangıç yapılandırması gerektirir, ancak potansiyel faydalar arasında daha akıcı, daha kontrollü ve verimli bir yapay zeka destekli geliştirme deneyimi bulunur. Amaç, her yapay zeka etkileşimini değerli kılmak, daha yüksek kaliteli sonuçlar ve daha iyi üretkenlik elde etmektir.

Sonuç: Her Cursor İsteğinden Daha Fazla Verim Alın

Cursor istek limitinize çok çabuk ulaşmak üretkenliğinizi raydan çıkarabilir. mcp-feedback-enhanced sunucusu pratik bir çözüm sunar. Bu kılavuzdaki adımları izleyerek, yapay zeka etkileşimlerinizi daha hassas ve verimli hale getiren bir "döngüde insan" sistemi uygulayacaksınız.

Bu, yanlış anlamalara harcanan daha az istek ve daha yüksek kaliteli çıktılar anlamına gelir. Başlangıç kurulumu, önemli bir getiri için küçük bir yatırımdır: her yapay zeka etkileşiminin değerli olmasını sağlayarak Cursor Premium aboneliğinizi daha değerli hale getirmek, istek limitinizi etkili bir şekilde uzatmak ve sizi kodlama akışında tutmak.